一款基于HAAR分类的手势识别代码，作者已经打包为VS2010可直接运行的SLN了，基于OPENCV2.4.3可直接运行。注意修改你的库文件地址，默认为D:/OPENCV

本文实例为大家分享了opencv实现静态手势识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下 要想运行该代码，请确保安装了：python 2.7,opencv 2.4.9 效果如下： 算法如下： 把图片先进行处理，处理过程：      1.用膨胀图像与腐蚀图像相减的方法获得轮廓。      2.用二值化获得图像      3. 反色 经过如上的处理之后，图片为： 这之后就简单了，设计一个办法把三种图像区分开来即可。 代码如下： # -*- coding: cp936 -*- import cv2 import numpy import time import random imp

本文对当今静态手势识别技术中的各种方法进行了详细的分析，并在此基础上，设计 并实现了一套可以进行实时识别的静态手势识别系统。本系统共分为四个模块：手势图像 捕捉、图像预处理、特征提取以及手势的分类识别。系统在运行的过程中首先由 USB 摄像 头捕获手势图像，再经过图像预处理得到手势的二值图像以及轮廓图像，针对这两幅图像 对手势进行特征提取，最后采用基于欧氏距离的模板匹配法进行识别。在系统的图像预处 理以及特征提取两个模块中，本文加入了 OpenCV（微软开源视觉库）函数库，在运行的 效率以及速度上都达到了良好的效果。在实际的系统测试中对本文定义的十个手势建立了 模板库，并且在固定手势采集距离以及非固定手势采集距离两种情况下对 681 个测试样本 进行了识别，平均识别率为 92.80%，达到了很好的识别效果。同时，符合高识别率以及实 时处理的设计准则。

程序能跑，对于学习手势识别的童鞋是不错的资源

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本论文的研究主要包 括以下几个方面: 1研 究 了 一种彩色图像中复杂背景下手势图像预处理方法。先获 取背景图像，然后将采集的手势图像同背景图像进行差影法处理，然 后进行彩色半阐值分割，再进行灰度阐值分割，最后进行平滑化处理。 实验证明该方法可以在比较复杂背景条件下较好的对手势图像进行 分割。 此外，对于复杂背景下基于肤色模型进行了实验，在基于肤色聚类特 征，提出利用RGB空间进行粗分割，用改进的HSV空间进行细分割的 手势分割新方法。实验结果表明，这种方法算法简单，易于实现，分 割效果较好，并可用于实时图像处理。 2提 出 了 一种基于单目视觉的手势识别算法

基于计算机视觉的手势识别是新一代的人机交互手段，有着重要的理论研究 价值和应用前景。本文对手势图像的预处理、特征提取、手势的跟踪与识别进行 了研究，并在 Microsoft Visual C++ 6.0 环境下编程实现了对从摄像头输入的 10 个 常用手势的识别，并以此为基础建立了一个简单的手势交互系统，以验证算法的 可行性。实验结果表明，本文方法对目标手势的实时跟踪有较好的鲁棒性，且对 手势的识别取得了良好的效果。

通过opencv&KNN实现手势识别，代码简单，效果很好。功能包含，图片采集，特征处理，k值调整，手势预测，石头剪刀布小游戏

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代码一共分为三个部分：样本数据集的获取、训练、预测 。 第一部分-get_train_image.py样本的获取: 我是用的opencv自己获取的自己手势的数据集、测试集。 第二部分-dataset自定义数据集以及训练: 采用tensorflow 的dataset模块创建自己数据集和tensorflow.keras api实现模型的构建以及训练. 第三部分-模型预测与应用